random-forest

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누락 된 값이 포함 된 범주 형, 숫자 형 및 "원하지 않는"변수가 섞여있는 임의 포리스트

R 및 임의의 포리스트 패키지를 범주 형 및 숫자 형 변수와 "원치 않는 coloumns"가 포함 된 데이터 집합으로 사용하려고합니다. 내 예측 변수로 포함시키지 않으려는 coloumns). 또한, 내 바람직한 변수 중 일부 (예측 변수로 사용되기로되어 있음)가 누락되었습니다. 어떻게 처리 할 수 ​​있습니까?

r random-forest missing-data 2017-10-19

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시계열 회귀 - RandomForest

멍청한 질문에 대한 사과 - 총 n00b 여기. 다음과 같은 데이터 세트가 있다고 가정 해 보겠습니다. date,site,category,locale,type,rank,sessions,logins 01/01/2017,google.com,search,US,free,1,3393093,50000 01/01/2017,google.com,overall,US,fr

scikit-learn time-series regression random-forest 2017-10-20

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Random Forest 알고리즘 in R

R에서 randomForest 알고리즘을 어떻게 볼 수 있습니까? 내가 함께 시도 : library(randomForest) radomForest 을하지만 출력 I've 가지고 있습니다 : function (x, ...) UseMethod("randomForest") <environment: namespace:randomForest> 감사합니다

r random-forest 2017-10-20

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캐럿 교차 검증에서 각 폴드에 대한 테스트 세트 및 트레인 세트

캐럿 패키지의 5 배 교차 유효성 검사 알고리즘을 이해하려고했지만 각 폴드에 대해 열차 세트 및 테스트 세트를 얻는 방법을 찾을 수 없었으며 비슷한 제안 된 질문에서 찾으십시오. 나는 임의 숲 방법으로 교차 유효성 검사를 수행하려는 경우, 다음 작업을 수행 할 상상 : set.seed(12) train_control <- trainControl(metho

r random-forest cross-validation r-caret 2017-10-22

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N을 허용하면서 계수를 숫자로 변환하는 변환

데이터 프레임의 여러 열을 인수에서 숫자로 변환하고 싶습니다. 여기 는 예를 들어 열 수 있습니다 : unique(f$HUVEC_fitCons_score) [1] 0.635551 0.714379 0.638787 0.562822 0.542086 0.620976 0.56751 0.554799 0.592323 0.63947 0.627883 [12] 0

r types random-forest 2017-10-23

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랜덤 포리스트 반복의 평균을 취하는 방법은 무엇입니까?

랜덤 포리스트 (또는 다른 평가자)를 여러 번 실행하여 실행 간 차이를 부드럽게 할 수있는 sklearn의 매개 변수가 있습니까? 이 작업을 수행하는 가장 간단한 방법은 무엇입니까?

scikit-learn random-forest 2017-10-24

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SparkR을 사용하여 R에 작성한 임의의 포리스트 모델을 가져온 다음 getTree를 사용하여 트리 중 하나를 추출 할 수 있습니까?

의사 결정 트리 에서처럼 노드 분할을 보거나 시각화 할 수 있으므로 비슷한 작업을 수행하려고합니다. 하지만 SparkR을 사용하고 있으며 의사 결정 트리가 없습니다. 그래서 1 트리가있는 임의의 포레스트를 매개 변수로 사용하고 SparkR에서 실행하고, 모델을 저장하고 getTree를 사용하여 노드 분할을보고 ggplot을 사용하여 시각화 할 계획입니다.

r apache-spark random-forest sparkr 2017-10-25

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임의의 포리스트 (파이썬)에서 대상 및 독립 변수

안녕하세요, Stackoverflow 커뮤니티! 임의의 포리스트 알고리즘을 사용하여 "House Sales in King County"을 분석하고 싶습니다. 지금까지 데이터를로드하고 데이터를 준비했지만 그 목표와 독립 변수를 선택하는 데 어려움을 겪었습니다. 목표는 데이터 집합의 모든 변수를 입력 변수로 선택하고 대상 변수는 가격이어야합니다. 내 코드 (아

python arrays machine-learning random-forest 2017-10-28

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Class_Weight in Random Forest Python

현재 ROC 곡선을 그릴 때 임의의 포리스트 분류 기준을 변경하려고합니다. 랜덤 포레스트에 대해 이렇게하는 유일한 방법은 class_weight 매개 변수를 사용하는 것입니다. 나는 이것을 성공적으로 수행 할 수 있었고 정밀도, 회수율, 진정한 양성률 및 위양성율을 높이거나 낮추었습니다. 그러나, 내가 실제로하고있는 것이 확실하지 않습니다. 현재 나는 다음

python random-forest roc 2017-10-29

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Caret의 train 함수의 최종 모델에서 잘못 분류 된 샘플

Caret 패키지의 train 함수는 최종 모델을 반환하며 주 데이터 프레임에서 잘못 분류 된 샘플의 행 인덱스를 찾고 싶습니다. library(caret) train_control <- trainControl(method="cv", number=5,savePredictions = TRUE,classProbs = TRUE) output <- train(

r random-forest cross-validation r-caret 2017-10-31

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